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數學建模在現代農業中的應用

發布時間:2018-06-07      點擊擊數: 3408

      精確農業首先要求農業各種過程的全面信息化。實現全面信息化的前提是實現農業的數字化，這就要求必須建立具體的農業數學模型。農業因素的數字化本身并不能說明農業的過程。將各種農業過程的內在規律與外在關系用數學模型表達出來，就是農業模型的任務。農業數學模型由于將農業過程數字化，使得農業科學從經驗水平提高到理論水平。要實現農業數字化，如果不以農業數學模型為基礎，就只能停留在農業問題的表面，而不能深入各種農業的過程，就不可能對農業做出各種優化與決策。農業數學模型可以認為是精確農業的科學基礎與核心技術。

　　精確農業中的數學應用，大致涉及4個方面：概率統計、最優化數學、非線性數學和計算數學。應用各種運籌學中的數學規劃方法(如線性規劃、非線性規劃、動態規劃、整數規劃、決策論等)對農業問題進行建立數學模型然后進行決策。

     1)應用數學思維方法服務于精確農業；

     2)利用數學與信息技術共同進行精確農業的網絡建設；

    3)數學模型模塊化、標準化，為現代精確農業的模擬優化決策支持提供全面的數學模型。

       建立現代精確農業的線性規劃數學模型線性規劃數學模型是利用線性規劃解決精確農業的數字化建設中的首要環節。為此，必須明確目的要求和錯綜復雜的已知與未知條件以及它們之間的相互關系，所求解問題的目標要能表示為最大化或最小化問題。由于農業生產問題的復雜性，一些已知數據還要通過大量調查和統計資料獲取原始數據加以證實。具體來說，建立一個線性規劃數學模型可分為以下3步來進行。一是根據農業生產問題的需要確定決策變量，它是問題中要確定的未知量，表明規劃中用數量表示的方案、措施可由決策者決定和控制。二是明確農業生產問題所追求的目標，建立目標函數。目標函數即為一組變量的線性函數，按照問題的要求不同求其最大值或最小值。三是明確農業生產問題中所有的約束條件，建立約束方程組。約束方程組是由一組線性等式(或不等式)組成，它表明要實現。
　利用單純形法可以求出線性規劃問題的最優解，但應用在農業過程中由于影響農業各種條件的復雜性往往涉及很多決策變量和約束條件，人工計算比較復雜費時。隨著計算機技術的發展，這方面的問題可以過計算機程序來完成，這大大提高了計算速度和準確度，使得線性規劃在精確農業生產中應用更加廣泛。
　　例如，對于不同作物水分需求情況生產函數有加法模型、乘法模型等多種形式，但是對于不同的研究地區、不同的作物，其最合適的模型是利用不同遺傳程序對作物干旱程度的評估函數進行擬合，因此在建立最優化的數學模型同時還需要建立自動搜索最優的模型結構。遺傳程序設計(Genetic Programming，GP) -6]，是在遺傳算法的基礎上加以延伸和擴展而形成的一種新的演化算法，這是一種自動化編程技術，擅長于模型結構的自動最優化搜索，具有適應性強、精度高等優點、
　　現代精確農業信息系統工程是通過數學模型對其全面數字化以計算機技術為基礎的，以遙感技術、地理信息技術、全球定位技術、人工智能技術，和網絡技術為支撐技術而建成的一個極其復雜的高新技術體系。通過數學模型的計算適時地進行了調整，無疑會逐步提高研究水平和精確性，保證了精確農業在我國的的順利推廣，并取得良好的預期效果。實踐證明，對結構復雜、多變量的大型精確農業的工程，采用投入產出模型和線性規劃模型相結合的方式建立適用的數學模型是合適的，對指導實際建設，保證建設的順利進行是十分重要的。在建立模型中，雖然重視了各項參數的調整，但在飛速發展的信息時代，如何適時反映并調整模型參數，還需要繼續加以研究。